Apprenez les bases mathématiques de data science

Analyse de données

L'analyse des données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation de données visant à découvrir des informations utiles, à alimenter des conclusions et à appuyer la prise de décision. L’analyse des données a de multiples facettes et approches, englobant diverses techniques sous divers noms, tout en étant utilisées dans différents domaines des affaires, de la science et des sciences sociales. Dans les affaires actuelles, l'analyse des données joue un rôle dans la prise de décisions plus scientifiques et aide l'entreprise à atteindre un fonctionnement efficace.

On fera de l'analyse de données au travers des librairies comme pandas, numpy, optimus et bien d'autres.

On verra aussi openrefine pour du nettoyage non défini de base de données (quand on ne sait pas de quoi s'y attendre)

Introduction à la regression

En modélisation statistique, l'analyse de régression est un ensemble de processus statistiques permettant d'estimer les relations entre les variables.

Il comprend de nombreuses techniques de modélisation et d'analyse de plusieurs variables, lorsque l'accent est mis sur la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes (ou "prédicteurs").

Plus précisément, l'analyse de régression aide à comprendre comment la valeur typique de la variable dépendante (ou «variable critère») change lorsque l'une des variables indépendantes est modifiée, tandis que les autres variables indépendantes sont maintenues fixes.

A/B testing et Bayes

  • AB/Testing

Un test A/B permet d’évaluer les performances respectives d'une ou plusieurs versions partiellement ou totalement différentes d'une même hypothèse en les comparant entre elles.

  • Bayes

L'inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique. Dans laquelle le théorème de Bayes est utilisé pour mettre à jour la probabilité d'une hypothèse à mesure que davantage de preuves ou d'informations deviennent disponibles.

L'inférence bayésienne a trouvé des applications dans un large éventail d'activités, notamment la science, l'ingénierie, la philosophie, la médecine, le sport et le droit. Dans la théorie de la théorie de la décision, l'inférence bayésienne est étroitement liée à la probabilité subjective, souvent appelée "probabilité bayésienne".

La probabilité subjective (d'induction) est différente à la propriété déductive. Dans le sens ou elle se forme a partir de l'expérience et non pas d'une formule mathématique sine qua none.

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